吴恩达老师在course上开设了一门深度学习的课程的作业

利用双层神经网络对随机产生的400个红点,蓝点分类,包含了训练样本的数据集,能达到96%准确度,能体会双层网络权值、偏置的更新。

吴恩达主讲机器学习网易公开课内容吴恩达主讲机器学习部分第一讲Python编程部分答案共享

利用最简单的逻辑回归分类识别猫，包含了训练样本的数据集，训练样本能达到90%准确度，测试样本40%，毕竟是最简单的，但能体会权值、偏置的更新

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程全部的编程作业中需要自己完成的部分,解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成,并尽量使用向量化计算,全部满分通

第一课第三周浅层神经网络编程作业，两个文件，亲测可用！

吴恩达（Andrew NG）深度学习课程中的数据（course 1 week 2）

吴恩达机器学习视频课程是广受人工智能学习爱好的一致好评；此笔记，是本人在学习视频资源的过程中，详细记录了学习内容，并且认真总结了学习心得和应用知识创新点。

这是斯坦福大学吴恩达讲解机器学习的讲义及课程配套作业及答案，可较为快速地学习机器学习的基本知识。

吴恩达斯坦福大学机器学习课程讲义，视频课程可以在网易云课堂搜，很好的入门学习课程

文件中共有18个ppt，均为吴恩达老师的原版ppt，配合视频可以做一些笔记，方便学习。